Temukan Pola dalam Data Infografis Anda

Otak manusia secara alami mencari pola. Pola bercak sangat penting untuk menciptakan konten yang menarik untuk infografis karena pola mengarah ke lapisan makna di balik data dan menyarankan adanya hubungan atau struktur yang mendasarinya untuk diselidiki dan digali. Singkatnya, pola adalah cara lain yang penting agar jurnalis data menemukan cerita tersebut dalam fakta.

Inilah contoh dari sepak bola profesional Amerika. Katakanlah Anda sedang mengerjakan sebuah grafik sederhana yang membandingkan sepuluh quarterbacks terkini. Anda tahu, entah dari kecintaan Anda pada sepak bola atau dari penelitian Anda, bahwa Peyton Manning mendominasi NFL sebagai Indianapolis Colt sebelum melewatkan seluruh musim karena cedera leher. Bagaimana Colts melakukan dengan dan tanpa dia?

persentase kemenangan Indianapolis Colts

• 1998-2010 (dengan Manning): 68%

• 2011 (tanpa Manning): 13%

Jelas, Colts melakukan yang jauh lebih baik dengan Manning di lapangan. Manning, bagaimanapun, pindah ke pekerjaan baru dengan Denver Broncos. Selama periode waktu yang sama, lihatlah bagaimana Denver tampil sebelum dan sesudah Manning bermain dengan tim.

persentase kemenangan Denver Broncos '

• 1999-2011 (dengan setidaknya lima quarterback, tapi tidak termasuk Manning): 53%

• 2012 (dengan Manning): 81%

Pola yang Anda lihat muncul adalah tim yang dipimpin oleh Peyton Manning cenderung sukses. Yang pasti, banyak faktor lain mempengaruhi persentase kemenangan masing-masing tim, namun hanya mengisolasi pola yang satu ini mengungkapkan betapa pentingnya peran Peyton Manning dalam keberhasilan tim yang dimainkannya.

Anda bisa mengambil bola ini dan menjalankannya. Sekarang, mungkin grafik sederhana Anda di sepuluh quarterback menjadi tampilan bagaimana satu pemain bisa mengubah nasib tim. Mungkin Manning menjadi fokus grafis, dan sepuluh data teratas menjadi pendukung informasi latar belakang. Seluruh cerita visual Anda mungkin berubah berdasarkan pola yang Anda temukan melalui penelitian Anda.